Ứng dụng lý thuyết trò chơi trong giải quyết mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST

Báo xấu

22
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Ứng dụng lý thuyết trò chơi trong giải quyết mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu giới thiệu chung mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu. Từ đó, tác giả đề xuất việc sử dụng mô hình dựa trên tư tưởng của lý thuyết trò chơi để giải quyết mâu thuẫn trên. Mô hình đề xuất này phù hợp với những trường hợp khi có thông tin xác đáng về sự dẫn dắt (leader) của một giai đoạn nào đó trong hệ thống mạng lưới.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng lý thuyết trò chơi trong giải quyết mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI TRONG GIẢI QUYẾT MÔ HÌNH MẠNG LƯỚI PHÂN TÍCH ĐƯỜNG BAO DỮ LIỆU APPLYING GAME THEORY IN SOLVING THE NETWORK DATA ENVELOPMENT ANALYSIS Ngày nhận bài: 01/12/2021 Ngày chấp nhận đăng: 28/02/2022 Phùng Mạnh Trung TÓM TẮT Phân tích Đường bao Dữ liệu (DEA) đã được thực chứng là một trong những công cụ hiệu quả để xác định, xếp hạng hiệu quả hoạt động của các đơn vị ra quyết định (DMU). Xuất phát từ các mô hình sản xuất kinh doanh ngày càng trở nên phức tạp trong thế giới thực, các nhà nghiên cứu đang không ngừng phát triển những mô hình mạng lưới để phản ánh một cách chân thực nhất những quy trình này. Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ ra những mâu thuẫn tiềm ẩn trong việc sử dụng phương pháp DEA để tính hiệu quả của mô hình mạng lưới hai giai đoạn. Từ đó, tác giả đề xuất việc sử dụng mô hình dựa trên tư tưởng của lý thuyết trò chơi để giải quyết mâu thuẫn trên. Mô hình đề xuất này phù hợp với những trường hợp khi có thông tin xác đáng về sự dẫn dắt (leader) của một giai đoạn nào đó trong hệ thống mạng lưới. Từ khóa: phân tích đường bao dữ liệu; đo lường hiệu quả; mạng lưới hai giai đoạn; lý thuyết trò chơi; hoạt động ngân hàng. ABSTRACT Data Envelopment Analysis (DEA) has been approved that one of the most effective tools to measure and rank operating efficiency of decision making units (DMU). Deriving from the productions which is becoming more and more complex nowadays in the real world, researchers has been continously developed the network models to better reflect those productions. In this paper, the author addresses the potencial conflict in apply traditional DEA model to solve the two- stage network process. The author also proposed the use of models based on the game theory to solve that conflict. The proposed models are appropriate with situations in which there exists reliable information about the leader or follower stage in the network system. Keywords: data envelopment analysis; measuring efficiency; two-stages network; game theory; banking industry. 1. Giới thiệu giá hiệu quả, tuy nhiên trên thực tế vẫn có rất nhiều nhân tố liên quan đến hoạt động của Việc phân tích hiệu quả hoạt động của các các DMU không được đánh giá thông qua đơn vị ra quyết định (DMU) ngày càng nhận các chỉ tiêu này, ví dụ số lượng và trình độ được nhiều sự quan tâm của các học giả lao động, giá trị thị trường, sự thỏa mãn của trong những thập niên gần đây. Khác với khách hàng, tài sản, đầu tư… Rõ ràng, việc trước đây khi các nghiên cứu chỉ lượng hóa nắm bắt và hiểu rõ mối quan hệ giữa những hiệu quả hoạt động dưới những hệ số tài nhân tố này có thể giúp các DMU cải thiện chính đơn giản như Hiệu quả sinh lời trên tài sản (ROA) hay Hiệu quả sinh lời trên vốn hiệu quả hoạt động một cách cốt lõi. đầu tư (ROI), hiện nay việc đánh giá hiệu Phân tích Đường bao Dữ liệu (DEA), quả đã chuyển dịch sang tập trung vào quan được giới thiệu lần đầu bởi Charnes & cộng điểm quan sát một hệ thống đa chiều. Mặc dù các hệ số kế toán - tài chính vẫn đóng một vai trò thông tin quan trọng trong việc đánh Phùng Mạnh Trung, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam 28
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 sự (1978), là một phương pháp dùng để so Nghiên cứu của Seiford & Zhu (1999) sử sánh hiệu quả kỹ thuật của các đơn vị ra dụng sử dụng phương pháp DEA truyền quyết định ngang hàng (DMU), với nhiều thống, nghĩa là, họ không chỉ ra mâu thuẫn biến đầu ra và đầu vào của quá trình sản tiềm ẩn giữa hai giai đoạn thông qua việc sử xuất. Là một phương pháp phi tham số ứng dụng biến trung gian. Cụ thể, giai đoạn thứ dụng bài toán quy hoạch (mathematical hai cần tối thiểu hóa đầu vào (biến trung programming), ưu điểm lớn nhất của DEA so gian) để đạt điểm hiệu quả tối ưu. Vô hình với phương pháp tham số (chẳng hạn phương chung, điều này dẫn đến việc suy giảm đầu ra pháp Phân tích đường biên ngẫu nhiên SFA) cũng như hiệu quả của giai đoạn một. Để giải là có thể đặc điểm hóa mối quan hệ của các quyết mâu thuẫn này, Chen & Zhu (2004) đã biến đầu ra-đầu vào trong chu trình hoạt sử dụng một mô hình tuyến tính DEA trong động mà không cần một dạng hàm số mẫu đó các trung gian này được coi như biến ra thể hiện (điển hình như mô hình hàm số quyết định. Tuy nhiên cách thức này chỉ giúp Cobb-Douglas). Không những vậy, trong xác định hiệu quả của các giai đoạn mà nhiều trường hợp, khi quy trình sản xuất không thể hiện được thông tin hiệu quả tổng không đơn giản chỉ bao gồm các biến đầu ra- thể của hệ thống. đầu vào mà còn xuất hiện những biến trung Xuất phát từ những thiếu sót đó, trong gian, việc giải quyết những mối quan hệ này nghiên cứu này, tác giả sẽ đề xuất phương là rất khó khăn với những mô hình tham số. pháp để giải quyết hai vấn đề. Thứ nhất, thể Ví dụ, Seiford & Zhu (1999) sử dụng quy hiện rõ sự mâu thuẫn của mô hình mạng lưới trình mạng lưới hai giai đoạn (2-stage hai giai đoạn. Thứ hai, đưa ra thuật toán tính network) để đo lường khả năng sinh lời và toán điểm số hiệu quả cho cả giai đoạn riêng khả năng thị trường hóa của các ngân hàng lẻ lẫn hệ thống. Việc xây dựng mô hình giải thương mại Mỹ. Trong nghiên cứu này, khả quyết vấn đề trong nghiên cứu này xuất phát năng sinh lời được đo lường thông qua việc từ tư duy của “trò chơi bất hợp tác” và “trò sử dụng biến đầu vào lao động và tài sản, chơi hợp tác” trong lý thuyết trò chơi. trong khi biến đầu ra là các khoản lợi nhuận Lấy ví dụ một DMU nào đó bao gồm hai và doanh số. Ở giai đoạn thứ 2, thị trường giai đoạn là sản xuất và tiêu thụ. Trong mô hóa, các khoản lợi nhuận và doanh số này hình này, thông thường, sản xuất sẽ đóng vai được sử dụng làm đầu vào cho quá trình tạo trò chủ đạo (leader), và tiêu thụ sẽ được coi qua đầu ra là giá trị thị trường, thu nhập cổ là khâu thứ yếu (follower) trong mô hình phiếu, lợi tức cổ phiếu. Nghiên cứu của “không hợp tác” của chuỗi cung ứng Gaski Chilingerian & Sherman (2004) lại miêu tả (1984). Với tư duy đó, mô hình mạng lưới một mạng lưới hai giai đoạn khác để đo không hợp tác đề xuất trong nghiên cứu này lường hiệu quả chăm sóc sức khỏe vật lý. (noncooperative network) sẽ giả định một Giai đoạn một - quản lý - sử dụng các đầu trong hai giai đoạn đóng vai trò chủ đạo để vào là số lượng y tá, dược phẩm, và các chi tối đa điểm hiệu quả. Sau đó, hiệu quả của phí cố định để tạo ra đầu ra là số ngày nằm giai đoạn còn lại (thứ yếu) sẽ được tính toán viện của bện nhân, chất lượng điều trị, và với ràng buộc hiệu quả của giai đoạn chủ đạo lượng thuốc sử dụng. Các biến này ngay sau được duy trì của mức đã xác định. Nói một đó được sử dụng làm đầu vào cho giai đoạn cách khác, gian đoạn chủ đạo được coi như hai (giám sát vật lý) để tạo ra kết quả cuối có ý nghĩa quan trọng hơn giai đoạn còn lại cùng là chất lượng bệnh nhân, và chất lượng trong việc cải thiện hiệu quả. tập luyện. 29
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Trong một môi trường hợp tác, giai đoạn (outputs) Yj   y1 j , y2 j ,..., yRj  , và D biến sản xuất và giai đoạn tiêu thụ có thể cùng bắt trung gian (intermediates) tay để xác định giá, lượng hàng tiêu thụ cùng nhiều yếu tố khác để đạt lợi nhuận tối đa cho Z j   z1 j , z2 j ,..., yDj  . chuỗi sản xuất-tiêu thụ. Do đó, trong nghiên Theo mô hình DEA của Charner & cộng cứu này, tác giả đồng thời đề xuất thêm sự (1978), chúng ta có thể xác định điểm số phương pháp “tập trung”. Theo phương pháp hiệu quả của giai đoạn A và giai đoạn B của này, đầu tiên, hiệu quả của cả hai giai đoạn một DMU0 lần lượt như sau sẽ đồng thời được tối đa hóa để xác định một   d zd 0  D D tập hợp các trọng số tối ưu của biến trung u r yr 0  A*  d 1 và  A*  d 1 gian. Tuy nhiên cần lưu ý rằng, phương pháp   0 0  d zd 0 I I v xi 0 này không hoàn toàn đồng nhất với lý thuyết i 1 i i 1 “hợp tác” mà trong đó những người chơi sẽ trong đó ur , vi ,d ,d là các trọng số đồng thời ra quyết định dựa trên những không âm. Cần chú ý ở đây việc coi  d và “không gian chung được chấp nhận”. Do đó sự phát triển của phương pháp “hợp tác mạng  d là bằng nhau trong đại đa số các trường lưới DEA” (cooperative network DEA) sẽ là hợp được xem là giải pháp phù hợp nhất. nghiên cứu rất triển vọng trong tương lai. Trong nghiên cứu này, tác giả giả định tầm Nội dung của nghiên cứu được trình bày quan trọng của biến trung gian đối với cả hai như sau. Sau phần 1 - Giới thiệu chung là giai đoạn là ngang nhau cả kể khi nó đóng phần 2 - trình bày chung mô hình mạng lưới vai trò là đầu ra hay đầu vào. hai giai đoạn. Ở phần 3 và phần 4, hai mô Về lý thuyết, chúng ta hoàn toàn có thể áp hình “không hợp tác” và “tập trung” sẽ được dụng mô hình DEA truyền thống một cách triển khai. Ở phần 5 tác giả sẽ sử dụng các riêng biệt để phân tích hiệu quả của hai giai mô hình đề xuất để tính và so sánh hiệu quả đoạn. Tuy nhiên, tác giả phản biện rằng cách của các ngân hàng Việt Nam như một ví dụ làm như vậy sẽ dẫn đến mâu thuẫn giữa hai minh họa. Trong phần cuối cùng, tác giả sẽ giai đoạn. Giả sử giai đoạn A là giai đoạn đưa ra một vài điểm kết luận. hiệu quả thì giai đoạn B sẽ mất đi tính hiệu 2. Giới thiệu về mạng lưới hai giai đoạn quả. Trong khi đó, nếu giai đoạn B muốn gia (two-stage network) tăng hiệu quả (bằng cách giảm đầu vào Z), Xem xét một mạng lưới hai giai đoạn việc làm này sẽ làm mất đi tính hiệu quả của tổng quát thể hiện thông qua Hình 1 giai đoạn A. Điều này dấy lên sự cần thiết giải quyết xung đột hiệu quả giữa hai giai đoạn. Trước khi đề xuất mô hình giải quyết vấn đề, cần lưu ý rằng, với hiệu quả riêng biệt của hai giai đoạn là  0 và  0 , Seiford & A B Hình 1: Mạng lưới hai giai đoạn Zhu (1999) đã chỉ ra rằng hiệu quả của hệ Giả sử chúng ta có một tập hợp gồm n thống có thể được tính bằng ( 0   0 ) / 2 A B DMU cần đánh giá hiệu quả. Một DMUj bất kỳ nào đó sẽ có I biến đầu vào (inputs) hoặc  0A *  0B . Nếu sử dụng mô hình DEA X j  x1 j , x2 j ,..., xIj  , R biến đầu ra định hướng đầu vào, chúng ta sẽ có  0  1 A 30
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 và  0B  1 . Điều này sẽ đảm bảo hiệu quả của ở Hình 1 đối với một DMU0 bất kỳ theo mô hình CCR dưới dạng bài toán quy hoạch hệ thống chỉ bằng 1 khi và chỉ khi tuyến tính như sau  0A   0B  1 .  0A*  Max d 1d zd 0 D 3. Mô hình “Mạng lưới DEA không hợp (1) tác” (noncooperative network DEA)   z   i 1 vi xij D I s.t. d 1 d d 0 j Ra đời từ năm 1944, Lý thuyết trò chơi là  I một phân nhánh mới của toán học hiện đại, v xi 0  1 i 1 i cũng như vận trù học (Neumann & d , vi   ; Morgenstern, 1944). Ban đầu lý thuyết trò chơi được áp dụng vào các lĩnh vực như Cần chú ý rằng ở đây mô hình (1) là mô chính trị học và chiến lược quân sự, nhưng hình CCR DEA truyền thống, do đó,  0A* phần lớn ứng dụng của nó tỏ ra rất hữu ích cũng là điểm số hiệu quả DEA thông thường. trong kinh tế học. Lý thuyết này chủ yếu Sau khi đã tính toán được điểm hiệu quả nghiên cứu tác dụng tương hỗ giữa các kết cho giai đoạn A, ở giai đoạn B chúng ta chỉ cấu phấn khích đã được công thức hoá, là lí luận và phương pháp toán học để nghiên cứu xem xét các giá trị của  d để sao cho hiện tượng có sẵn tính chất đấu tranh hoặc  0A   0A* . Hoặc nói cách khác, giai đoạn hai cạnh tranh. Lí thuyết trò chơi dùng để suy xét  d zd 0 như một biến đơn lẻ với D hành vi dự liệu và hành vi thực tế, đồng thời sẽ coi d 1 nghiên cứu sách lược ưu hoá của chúng. ràng buộc mục tiêu là điểm hiệu quả của giai Trong lý thuyết trò chơi, một trong những đoạn A duy trì ở mức  0A* . Mô hình dùng để dạng của trò chơi đấu tranh không hợp tác xác định điểm hiệu quả cho giai đoạn B được được thể hiện thông qua giả định “chủ đạo- thể hiện như sau thứ yếu” (leader-follower). Ví dụ, xem xét trường hợp sự không hợp tác trong quảng cáo  R u yr 0 giữa sản xuất (leader) và tiêu thụ (follower).  0B*  Max r 1 r (2) Giả định rằng sản xuất là chủ đạo, giai đoạn  0 A* này sẽ đứng ra quyết định việc sự tối ưu cho  u y   d 1d zd 0 R D phương án đầu tư thương hiệu và số tiền cấp s.t. r 1 r rj j cho quảng cáo dựa trên ước tính rằng giai   z   i 1 vi xij D I d 1 d d 0 j đoạn tiêu thụ sẽ đứng ra thực hiện việc quảng  I cáo này. Giai đoạn tiêu thụ sau đó sẽ dựa v xi 0  1 i 1 i theo thông tin từ giai đoạn sản xuất, xác định  0A*   d 1d zd 0 D chi phí quảng cáo tối ưu để tối đa hóa lợi nhuận (Huang & Li, 2001). vi ,d , ur   ; Suy luận tương tự, nếu chúng ra coi giai đoạn 1 là chủ đạo thì hiệu quả của giai đoạn 2 sẽ được tính dựa trên ràng buộc rằng hiệu Tương tự như vậy, nếu chúng ta giả định quả của giai đoạn 1 sẽ được ưu tiên tối ưu giai đoạn B là chủ đạo (leader), chúng ta có trước và cố định ở mức đó. thể tính hiệu quả DEA cho giai đoạn B trước, Dựa trên giả định đó, tác giả sẽ tính toán bằng cách sử dụng mô hình CCR DEA tối ưu hiệu quả của giai đoạn A như thể hiện truyền thống. Sau đó, hiệu quả của giai đoạn 31
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG A sẽ được tính toán dựa trên ràng buộc mô  R u r yr 0 hình hiệu quả của giai đoạn B đã được tính  AB ( centralized )  Max ( * A B ) r 1  0 0 0 I v xi 0 toán và cố định. i 1 i Cuối cùng, cần lưu ý rằng, trong mô hình s.t.  jA  1; jB  1; d   d (3) này, 0A *0B   R * u y tại điểm tối ưu, r 1 r r 0 Mô hình (3) có thể được biến đổi về dạng  I với ràng buộc v x  1 . Do đó * quy hoạch tuyến tính như sau: i 1 i i 0  0AB ( centralized )  Max  r 1 ur yr 0 R  R * (4) u y  *  r 1 A B r r0 (bất cả giai đoạn nào  ur yrj   d 1 d zd 0 R D j  s.t. 0 0 I v* x i 1 i i 0 r 1   d zd 0   i 1 vi xij D I là leader hay follower). Điều này thể hiện mô d 1 j hình “không hợp tác” này phản ánh được sự  I v xi 0  1 i 1 i phân tách hiệu quả giai đoạn cho hệ thống vi , d , ur   ; mạng lưới. Do đó, hiệu quả hệ thống có thể Mô hình (4) cho chúng ta điểm hiệu quả được xác định bằng tích của các hiệu quả giai tổng thể của mạng lưới hai giai đoạn. Giả sử đoạn A và B. mô hình này đưa ra một kết quả duy nhất. 4. Mô hình tập trung (Centralized) Chúng ta có thể xác định hiệu quả của giai Một cách khác để tính toán đo lường hiệu đoạn A và giai đoạn B cụ thể như sau   d* zd 0 D quả của mạng lưới hai giai đoạn có thể được    d 1 d* zd 0 và D A ( centralized )  d 1 xuất phát từ quan điểm tập trung. Theo quan  0 I * vx i 1 i i 0 điểm này, chúng ta có thể xác định một tập  R * hợp các giá trị trọng số tối ưu của yếu tố u y  B ( centralized )  r 1 r r 0 . trung gian để tối đa hóa hiệu quả tổng thể hệ  0  z I * i 1 d d 0 thống. Nói một cách khác, mô hình tập trung này có thể được thể hiện bằng cách đặt 5. Phân tích ví dụ minh họa - Hiệu quả của các ngân hàng Việt Nam d  d trong công thức xác định hiệu quả Trong những năm qua, đã có khá nhiều giai đoạn A và B một cách riêng lẻ. Hiệu quả nghiên cứu tìm hiểu về hiệu quả hoạt động của cả hai giai đoạn từ đó sẽ được xác định của các ngân hàng Việt Nam cũng như các một cách đồng thời. Thông thường, mô hình yếu tố tác động đến điểm hiệu quả này. tối đa hóa giá trị trung bình của  0A và  0B là Trong đó, các nghiên cứu sử dụng phương pháp DEA có thể kể đến như của Nguyễn các bài toàn quy hoạch phi tuyến tính. Tuy Phúc Quý Thạnh (2019); Phan Thị Thu Hà nhiên ở đây cần lưu ý, bởi vì d  d , do đó và Nguyễn Hoàng Phong (2018)… Những nghiên cứu này có đặc điểm chung là đều sử  R u r yr 0  * A B sẽ trở thành r 1 . Vì vậy, dụng mô hình DEA truyền thống để tính toán  0 0 I v x i 1 i i 0 hiệu quả cho ngành ngân hàng Việt Nam thay vì việc tối đa hóa giá trị trung bình của trong thập niên qua. Tuy nhiên, như đã chỉ ra ở nghiên cứu của Kao & Huang (2008), việc  0A và  0B , chúng ta có thể giải bài toán sau bỏ qua các quá trình bên trong hệ thống ngân hàng sẽ dẫn đến hiện tượng đánh giá quá cao 32
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 hiệu quả hoạt động. Thực tế, đã có nghiên Tương tự như nghiên cứu của Fukuyama cứu của Phùng Mạnh Trung (2021) sử dụng & cộng sự (2020) và nghiên cứu của Phùng mô hình quan hệ mạng lưới hai giai đoạn Mạnh Trung (2021), tác giả cũng sử dụng (relational two-stage network) để khám phá biến đầu vào là lao động (labor) và vốn những gì xảy ra bên trong hoạt động của các (capital), sản phẩm đầu ra cuối cùng của chu ngân hàng. Tuy nhiên, thực chất mô hình sử trình sản xuất là các khoản cho vay (loans), dụng trong nghiên cứu này thực chất cũng là các khoản đầu tư (investments) và phí dịch một dạng của mô hình “tập trung”. Trong vụ (service fees). Ngoài ra bên cạnh biến phần này, tác giả sẽ dùng các mô hình đề trung gian của hai giai đoạn là tiền gửi khách xuất bên trên để tính toán hiệu quả DEA cho hành (deposits), tác giả còn sử dụng thêm các ngân hàng Việt Nam trong năm 2019 làm biến vốn vay nợ khác (other borrowed fund). ví dụ minh họa. Số liệu cụ thể của các biến này được thể hiện qua Bảng 1. Bảng 1. Số liệu về các biến đánh giá hiệu quả của 29 ngân hàng Việt Nam năm 2019 Inputs Intermediates Outputs DMU Labor Capital Deposit Borrowed Loans Investmen Service 1 41.750 68.687 622.599 fund 208.693 546.043 t 214.925 Income 4.678 2 110.08 210.179 2699.98 383.168 2364.538 537.874 20.946 3 0 20.420 70.825 5 725.344 174.122 643.564 160.074 0.928 4 254.16 545.515 9896.71 2688.151 10111.69 1333.563 68.018 5 0 241.97 674.555 2 8258.16 2711.631 1 8691.611 1025.127 59.544 6 0 61.360 148.835 1 1186.93 190.747 1043.432 150.125 6.836 7 139.92 168.281 9 1280.60 711.692 1248.620 429.320 5.410 8 0 29.640 37.501 1 292.062 93.535 294.720 15.714 0.739 9 81.050 102.009 1249.48 399.456 1200.981 359.906 3.312 10 152.33 341.729 1 2399.64 881.879 2245.802 746.938 57.191 11 0 45.240 138.202 3 635.288 604.198 541.299 417.932 4.631 12 20.950 42.301 541.871 166.418 508.644 91.755 1.130 13 22.850 32.328 471.488 220.406 357.061 168.525 0.653 14 74.080 87.972 603.626 308.043 570.258 244.125 3.881 15 15.460 36.868 233.450 28.679 220.516 38.696 0.764 16 45.930 102.177 1029.15 274.121 702.598 263.659 1.929 17 72.580 165.775 6 3849.14 1074.620 3018.922 595.358 19.843 18 37.060 83.015 0 843.446 478.411 866.733 209.651 3.010 19 14.290 34.349 146.784 22.602 137.711 19.390 0.646 33
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 20 75.460 163.325 2252.24 817.193 2169.889 482.287 8.230 21 188.18 246.324 1 3493.88 320.193 2569.975 758.349 37.720 22 0 97.570 517.827 9 2014.14 677.917 1713.291 877.216 44.517 23 49.850 106.217 5 761.381 494.197 778.451 248.995 8.647 24 172.15 621.794 8019.29 2099.181 6957.423 1509.318 70.222 25 0 53.720 106.676 1 848.626 436.359 968.307 287.630 10.269 26 14.270 42.349 413.671 256.893 379.161 124.090 0.154 27 19.210 45.068 398.555 73.098 371.252 42.405 0.318 28 9.430 34.346 334.954 96.356 301.519 59.563 0.690 29 274.29 347.501 1708.50 1176.902 2231.959 521.540 38.188 0 9 Chú thích 1. Số liệu trên được tổng hợp từ các báo cáo tài chính của ngân hàng năm 2019 2. Labor - Số lượng nhân viên, đơn vị “100 người” 3. Capital - Vốn chủ sở hữu, đơn vị “100 tỷ đồng” 4. Deposit - Tiền gửi của khách hàng, đơn vị “1000 tỷ đồng” 5. Borrowed fund - Các khoản vay nợ khác, đơn vị “1000 tỷ đồng” 6. Loans - Tiền cho vay, đơn vị “1000 tỷ đồng” 7. Investment - các khoản đầu tư, đơn vị “1000 tỷ đồng” 8. Service Income - Thu nhập từ hoạt động dích vụ, đơn vị “1000 tỷ đồng” Theo Sealey & Lindley (1977), ngân hàng Bảng 21. Cột (1), (2), (3) thể hiện điểm số một ngành sản xuất trung gian, việc xác định hiệu quả của giai đoạn A, giai đoạn B, và hệ mạng lưới sản xuất của ngân hàng gặp phải thống trong trường hợp coi giai đoạn A (giai mâu thẫu “không hợp tác” trong lý thuyết trò đoạn tạo lập vốn) là chủ đạo. Tương tự, các chơi. Bởi lẽ, nếu chúng ta coi quá trình huy cột (4), (5), (6) và (7), (8), (9) cũng thể hiện động vốn là chủ đạo, việc tính toán hiệu quả ba điểm số hiệu quả tương ứng với trường sẽ được dựa trên bài toán tối đa hóa tiền gửi hợp coi giai đoạn B (sử dụng vốn) là chủ đạo khách hàng và các khoản vốn vay khác. Điều và với mô hình “tập trung”. Cuối cùng, cột này vô hình chung sẽ làm giảm hiệu quả của (10) là kết quả của điểm số hiệu quả hệ thống giai đoạn sau là giai đoạn sử dụng vốn, bởi lẽ trong trường hợp bỏ qua các biến trung gian, khi đó, tiền gửi và vốn vay sẽ là đầu vào để chỉ xét đầu vào và đầu ra cuối cùng. tạo ra các sản phẩm cuối cùng là tiền cho vay và các khoản thu nhập, đầu tư. Dựa trên lập luận đó, việc áp dụng mô hình “không hợp tác” vào trường hợp này được xem là phù hợp. Kết quả tính toán hiệu quả tổng thể và phân tích hiệu quả giai đoạn của các 29 ngân 1 Với mục đích sử dụng số liệu làm minh họa, tác hàng Việt Nam được thể hiện thông qua giả không đề cập cụ thể tên của các ngân hàng. 34
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 Bảng 2. Kết quả tính toán hiệu quả theo các mô hình Stage 1 as leader Stage 2 as leader Centralized Regular DMU Stage 1 Stage 2 Overall Stage 1 Stage 2 Overall Stage 1 Stage 2 Overall DEA (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) 1 0.46 0.55 0.25 0.41 0.94 0.38 0.41 0.94 0.38 0.76 2 0.55 0.67 0.37 0.46 0.99 0.45 0.49 0.96 0.48 0.76 3 0.67 0.69 0.46 0.65 0.91 0.59 0.65 0.91 0.59 0.89 4 0.78 0.78 0.61 0.78 0.98 0.76 0.78 0.98 0.76 1.00 5 0.72 0.64 0.46 0.66 0.98 0.65 0.66 0.98 0.65 0.87 6 0.36 0.67 0.25 0.32 0.93 0.30 0.34 0.91 0.31 0.41 7 0.62 0.25 0.16 0.36 0.89 0.32 0.40 0.87 0.34 0.55 8 0.38 0.48 0.18 0.34 0.94 0.32 0.34 0.94 0.32 0.42 9 0.59 0.48 0.29 0.54 0.97 0.53 0.54 0.97 0.53 0.80 10 0.40 0.55 0.22 0.37 1.00 0.37 0.37 1.00 0.37 1.00 11 0.74 0.29 0.22 0.42 1.00 0.42 0.68 0.67 0.45 1.00 12 0.60 0.38 0.23 0.56 0.88 0.50 0.56 0.88 0.50 0.66 13 1.00 0.42 0.42 0.68 0.81 0.55 0.90 0.65 0.58 1.00 14 0.51 0.33 0.17 0.32 0.96 0.31 0.40 0.81 0.32 0.63 15 0.28 0.72 0.21 0.26 1.00 0.26 0.26 1.00 0.26 0.34 16 0.43 0.60 0.26 0.43 0.76 0.33 0.43 0.76 0.33 0.70 17 1.00 0.75 0.75 1.00 0.75 0.75 1.00 0.75 0.75 1.00 18 0.89 0.23 0.20 0.52 0.85 0.44 0.54 0.83 0.44 0.69 19 0.19 0.72 0.14 0.17 0.98 0.17 0.18 0.97 0.17 0.23 20 0.77 0.33 0.25 0.63 0.89 0.56 0.63 0.89 0.56 0.79 21 0.61 0.60 0.36 0.47 1.00 0.47 0.51 0.93 0.47 1.00 22 0.44 0.98 0.43 0.44 1.00 0.44 0.44 1.00 0.44 1.00 23 0.71 0.21 0.15 0.35 0.88 0.31 0.40 0.84 0.33 0.66 24 0.88 0.66 0.58 0.86 0.87 0.75 0.86 0.87 0.75 1.00 25 0.62 0.28 0.17 0.41 1.00 0.41 0.41 1.00 0.41 0.77 26 1.00 0.41 0.41 0.62 0.80 0.50 0.69 0.77 0.53 0.98 27 0.39 0.71 0.28 0.37 0.95 0.35 0.37 0.95 0.35 0.46 28 0.68 0.59 0.41 0.67 0.86 0.58 0.67 0.86 0.58 0.77 29 0.50 0.28 0.14 0.29 1.00 0.29 0.29 1.00 0.29 0.70 35
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Mean 0.614 0.527 0.312 0.496 0.923 0.450 0.524 0.893 0.457 0.75 Min 0.194 0.213 0.137 0.171 0.752 0.167 0.179 0.647 0.174 0.23 Max 1.000 0.979 0.752 1.000 1.000 0.764 1.000 1.000 0.764 1.00 Std 0.216 0.199 0.156 0.190 0.076 0.154 0.200 0.100 0.153 0.22 Đầu tiên, có thể thấy, điểm số hiệu quả quả của giai đoạn tạo lập vốn thấp, điểm hiệu tính theo phương pháp DEA truyền thống quả tổng thể của hệ thống vẫn ở mức trung (cột 10) lớn hơn rõ rệt điểm số hiệu quả có bình (0.45). Nhưng kết quả này cũng phù hợp tính đến sự tham gia của các biến trung gian với phát hiện trong nghiên cứu của Phùng trong mô hình (cột 3, 6 và 9 tương ứng). Cụ Mạnh Trung (2021) cho rằng các Việt Nam thể, giá trị trung bình của cột 10 là 0.75 so làm tốt công tác phân phối vốn hơn huy động với cột 3, 6, 9, tương ứng lần lượt là 0.312, vốn, trong khi điều nghịch lý là quá trình huy 0.450 và 0.457. Điều này hoàn toàn phù hợp động vốn lại có tầm quan trọng cao hơn đáng với kết luận của Phùng Mạnh Trung (2021) kể so với quá trình sử dụng vốn. cho rằng, việc xem xét quá trình sản xuất Thứ ba, điểm hiệu quả thành phần và tổng dưới dạng “hộp đen” sẽ gây ra hiện tượng thể nếu tính theo mô hình “tập trung” đánh giá quá cao hiệu quả của hệ thống. centralized rất sát so với các điểm số này tính Nghiêm trọng hơn, việc bỏ qua biến trung mô hình coi giai đoạn B là chủ đạo. Điều này gian sẽ gây ra rất nhiều điểm số hiệu quả tối có thể dấy lên nghi ngờ về mối quan hệ nào đa (8 DMU có điểm số hiệu quả bằng 1). đó giữa hai mô hình này. Thực tế, tác giả Điều này gây ra các khó khăn trong quá trình cũng sử dụng một mẫu dữ liệu ngẫu nhiên phân loại, đánh giá và xếp hạng hiệu quả của sinh ra từ Excel để kiểm nghiệm điều này. các ngân hàng. Trong khi đó, không có bất Tuy nhiên kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng, cứ ngân hàng nào có điểm hiệu quả bằng không có bằng chứng cụ thể nào về mối quan nhau hoặc bằng 1 trong cả ba mô hình mạng hệ giữa điểm hiệu quả của mô hình “tập lưới hai giai đoạn. trung” và mô hình “không hợp tác”. Thứ hai, kết quả tính toán cũng chỉ ra 6. Kết luận rằng, điểm số hiệu quả tổng thể nếu coi giai Trong nghiên cứu này, tác giả đã chỉ ra đoạn A (tạo lập vốn) đóng vai trò chủ đạo những mâu thuẫn có thể xuất hiện trong việc (leader) luôn nhỏ hơn hoặc bằng điểm số sử dụng phương pháp Phân tích Đường bao hiệu quả trong trường hợp coi giai đoạn B Dữ liệu để xác định điểm số hiệu quả của mô (sử dụng vốn) là chủ đạo. Kết quả này ám chỉ hình mạng lưới hai giai đoạn. Từ đó, tác giả rằng, hiệu quả của giai đoạn tạo lập vốn của đề xuất việc sử dụng hai mô hình “không hợp các ngân hàng Việt Nam kém hơn đáng kể so tác” - noncooperative và “tập trung” - với giai đoạn sử dụng vốn. Việc coi giai đoạn centralized dựa trên quan điểm của lý thuyết này đóng vai trò dẫn dắt sẽ kéo tụt điểm hiệu trò chơi để giải quyết sự mâu thuẫn đó. quả tổng thể của hệ thống. Trong khi đó, nếu coi giai đoạn sử dụng vốn là chủ đạo, thì giai Trên thực tế, việc sử dụng mô hình đoạn này lại có điểm số hiệu quả rất cao “không hợp tác” đòi hỏi các thông tin về tính (trung bình 0.923), nên mặc dù điểm hiệu dẫn dắt (leader) của giai đoạn cụ thể trong hệ 36
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 thống mạng lưới. Do đó, việc sử dụng mô vụ này, ngoài các biến đã lựa chọn còn tồn hình này chỉ phù hợp với những chuỗi sản tại nhiều yếu tố có thể tác động đến mô hình xuất, dịch vụ có những thông tin đáng tin cậy đo lường hiệu quả, chẳng hạn yếu tố năng về giai đoạn chủ đạo. Ngược lại, trong suất (productivity), hay hiệu quả theo quy mô trường hợp thông tin này không thể xác định, (economics of scale). Đây sẽ là một trong việc sử dụng mô hình “tập trung” là một lựa những hướng nghiên cứu hứa hẹn nhiều tiềm chọn mang tính an toàn. năng cho tương lai. Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ dữ liệu từ 29 ngân hàng Việt Nam trong năm bởi Trường Đại học Hàng hải Việt Nam 2019 làm ví dụ mô phỏng kết quả của mô trong đề tài mã số: DT21-22.84. hình đề xuất. Trên thực tế, trong phân tích thực nghiệm hiệu quả của ngành nghề dịch TÀI LIỆU THAM KHẢO Charnes, A. W., Cooper, W. W., & Rhodes, E. L. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. doi:10.1016/0377-2217(78)90138-8 Chen, Y., & Zhu, J. (2004). Measuring Information Technology's Indirect Impact on Firm Performance. Information Technology and Management, 5, 9-22. doi:10.1023/B:ITEM.0000008075.43543.97 Chilingerian, J., & Sherman, H. (2004). Health care applications: From hospitals to physician, from productive efficiency to quality frontiers. Handbook on data envelopment analysis, W.W. Cooper, L.M. Seiford and J. Zhu (Editors). Springer, Boston. Fukuyama, H., Matousek, R., & Tzeremes, N. (2020). A Nerlovian cost inefficiency two-stage DEA model for modeling banks’ production process: Evidence from the Turkish banking system. Omega, 95, 102198. doi:10.1016/j.omega.2020.102198 Gaski, J. (1984). The theory of power and conflict in channels of distribution. Journal of Marketing, 15, 107-111. Huang, Z., & Li, S. (2001). Co-op advertising models in manufacturer-retailer supply chains: A game theory approach. European Journal of Operational Research, 135(3), 527-544. Kao, C., & Huang, S.-N. (2008). Efficiency decomposition in two-stage data envelopment analysis: An application to non-life insurance companies in Taiwan. European Journal of Operational Research, 185(1), 418-429. doi:10.1016/j.ejor.2006.11.041 Neumann, J., & Morgenstern, O. (1944). Theory of Games and Economic Behavior. United States: Princeton University Press. Nguyễn Phúc Quý Thạnh (2019). Phân tích hiệu quả hoạt động tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Công thương, online. Phan Thị Thu Hà và Nguyễn Hoàng Phong. (2018). Hiệu quả chi phí biên của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Ngân hàng, 22, online. 37
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Phùng Mạnh Trung. (2021). Xây dựng mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu để đo lường và phân tích hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng Việt Nam. Tạp chí Khoa học Kinh tế, 9(1), 89-97. Sealey, C. W., & Lindley, J. T. (1977). Inputs, Outputs, and a Theory of Production and Cost at Depository Financial Institutions. The Journal of Finance, 32(4), 1251-1266. doi:10.2307/2326527 Seiford, L. M., & Zhu, J. (1999). Profitability and marketability of the top 55 U.S. commercial banks. Management Science, 45(9), 1270-1288. doi:10.1287/mnsc.45.9.1270 38